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脑部计算机界面，以提供个性化的多感官干预措施
摘要为了揭示神经性疼痛经历的复杂性，研究人员试图使用脑电图（EEG）和皮肤电导（SC）鉴定可靠的疼痛特征（生物标志物）。尽管如此，它们用作设计个性化疗法的临床帮助仍然很少，并且患者处方常见和效率低下的止痛药。为了满足这种需求，新型的非药理干预措施，例如经皮神经刺激（TENS），通过神经调节和虚拟现实（VR）激活外周痛缓解，以调节患者的注意力。但是，所有当前治疗方法都遭受患者自我报告的疼痛强度的固有偏见，具体取决于其倾向和耐受性，以及未考虑疼痛发作的时间的未明确，预定义的会话时间表。在这里，我们显示了一个脑部计算机界面（BCI），该界面检测到来自EEG的神经性疼痛的实时神经生理学特征，并因此触发了结合TENS和VR的多感官干预。验证多感官干预有效减轻了实验性诱发的疼痛后，通过电力诱导疼痛，用13个健康受试者对BCI进行了测试，并在实时解码疼痛中显示了82％的回忆。然后用八名在线疼痛精度达到75％的神经性患者进行了验证，因此释放了在神经性患者疼痛感知中引起显着降低（50％NPSI评分）的干预措施。这为使用完全便携式技术的个性化，数据驱动的疼痛疗法铺平了道路。我们的结果证明了从客观神经生理学信号中实时疼痛检测的可行性，以及VR和TEN的触发组合的有效性以减轻神经性疼痛。
个体特定的脑电图信号模式...
摘要 在人工智能的发展趋势下，生物识别已成为一种广泛应用的热门技术，在金融、非营利组织、海关等各种场合均有应用，但传统的身份识别工具存在易被泄露、窃取或遭受黑客攻击的风险。脑电图（EEG）是生物识别研究的一种方法，它通过采集头皮特定位置的电磁波来反映个体的脑部活动，大量研究证明脑电图中的α波段可以区分个体差异，其重要性在临床神经生理中也得到了证实。在脑电生物识别中，大多数研究使用复杂的电极通道来覆盖整个头部来收集脑电波记录，但这样的设备无法满足生物识别应用对可采集性的要求。
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
Shingrix疫苗接种在老年人和免疫功能低下的经济和个人价值-Katie Flanagan教授-25th Asm.pptx
•51.3％对HZV的功效和66.5％的疗效为3.1岁的疱疹后神经痛•疗效随着年龄的69.8％的疗效而降低，在50-59岁的年龄中，疗效为69.8％，效率为37.6％，≥70岁的疗效•在≥80％的效率上，效率为≥80％的效果，超过80％的成本•超过了31％的成本• [CI 11.2-47.6]在1个研究中8年和其他研究中，在8年中显示16.5％）
这是我的脚吗？实验诱导患有身体完整性焦虑症的个体丧失所有权
在身体完整性障碍 (BID) 中，尽管感觉运动功能正常，但原本健康的个体会感觉身体的某个部分不属于自己。理论和经验证据表明，受影响的身体部位与高阶多感觉皮质身体网络的整合减弱。在这里，我们使用了混合现实中的多感觉刺激范式来调节和研究下肢 BID 患者身体 (不) 所有权背后的多感觉处理。在 20 名 BID 参与者中，在受影响和未受影响的身体部位的视觉和触觉信息之间引入延迟后，测量了延迟感知和身体所有权。与预测的不同，两个身体部位的延迟感知没有差异。然而，具体到受影响的肢体，所有权较低，并且受延迟的调节更强烈。这些发现可能遵循了 BID 对在线自下而上感官信号的依赖性更强的想法。
1 住院患者个体化营养支持...
* 同等贡献的第一作者 1 瑞士阿劳医科大学系，阿劳州立医院普通内科和急诊医学科；2 瑞士拉亨医院内科；3 瑞士明斯特林根州立医院内科；4 瑞士圣加仑州立医院内科和内分泌学/糖尿病科；5 瑞士卢塞恩州立医院内科；6 瑞士索洛图恩州立医院内科；7 瑞士巴登州立医院内科；8 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院综合内科；9 瑞士巴塞尔大学医学院；10 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院糖尿病学、内分泌学、营养医学和代谢科；11 瑞士伯尔尼大学初级卫生保健研究所 (BIHAM)； 12 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院综合内科部；13 美国纽约州纽约市纽约科学院
异常得分：根据复杂性和脆弱性评估生成模型和个体生成的图像
随着生成模型的发展，生成图像的评估变得越来越重要。先前的方法测量参考文献和从训练有素的VI-SION模型产生的图像之间的距离。在本文中，我们对表示图像周围的表示空间与输入空间之间的关系进行了广泛的影响。我们首先提出了与图像中不自然元素存在有关的两项措施：复杂性，这表明表示空间的非线性和脆弱性是与对抗性输入变化的轻易变化相关的脆弱性。基于这些，我们为评估称为异常评分的图像生成模式（AS）进行了新的指标。此外，我们提出了可以有效地评估生成的图像的AS-I（单个图像的异常得分）。实验性依据证明了所提出的方法的有效性。
Aperam宣布2025的股息付款时间表
卢森堡，2025年2月7日（CET 07:00） - Aperam宣布其2025年的股息付款时间表。该公司建议在2025年5月6日举行的下次年度股东大会上将其基本股息保持在2.00欧元/股份中。股息支付将以2025年的四个等季度分期为0.50欧元（总计），如下所述，在详细的股息时间表中所述。股息以欧元宣布。股息以欧元的欧元（阿姆斯特丹，布鲁塞尔，巴黎，卢森堡）上市的股票支付。股息以美元为美元支付，以纽约注册表股票的形式在美国交易市场上交易，并根据下表中提到的日期根据欧洲中央银行的汇率从欧元转换为美元。卢森堡预扣税为15％，用于总股息金额。表：详细的股息时间表2025
5 md.devendran@gmail.com 摘要：压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题，影响着个人的身心健康。
5 md.devendran@gmail.com 摘要：压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题，影响着人们的身心健康。这个项目名为“使用机器学习算法根据睡眠习惯检测人体压力”，旨在通过利用数据驱动的洞察力来识别压力水平来解决这一问题。所提出的系统分析睡眠模式，包括睡眠时间、中断和质量，以有效地对压力水平进行分类。通过利用决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等先进的机器学习算法，该模型处理来自可穿戴设备或睡眠监测应用程序的数据以提取相关特征。分析睡眠潜伏期、效率和干扰等关键参数以及年龄、生活方式和身体活动等其他影响因素。该项目采用强大的数据集进行训练和测试，确保预测压力水平的高准确性和可靠性。该系统不仅可以识别压力水平，还可以提供可行的见解和建议，以改善睡眠质量和整体幸福感。采用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来衡量模型的性能。该项目的成果展示了机器学习在增强医疗保健应用方面的潜力。它提供了一种可扩展且高效的压力检测工具，促进了压力相关疾病的早期干预和更好的管理。
基于人工智能的中文教学的个性化策略的研究
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